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Python算法

Python 量化数据接口指南:baostock 获取分钟级 K 线数据

baostock 是一个免费开源的证券数据平台,通过 Python API 提供 A 股历史行情、财务数据等。支持日、周、月及分钟级 K 线数据查询,返回 pandas DataFrame 格式。安装需执行 pip install baostock。使用前需调用 login 登录,超时需重连。核心接口 query_history_k_data_plus 可获取指定股票代码、日期范围及复权类型的数据。示例展示了获取浦发银行 5 分钟 K 线的完整流程,包含停牌处理与数据类型转换技巧。适合个人量化爱好者进行中低频策略研究,但需注意其数据主要集中在 A 股,高频或跨品种需求需其他数据源。

二进制发布于 2026/3/26更新于 2026/10/1696 浏览

baostock 是一个免费开源的证券数据平台,通过 Python API 提供大量准确、完整的证券历史行情数据、上市公司财务数据等,能满足量化交易投资者、数量金融爱好者、计量经济从业者的数据需求。

它的数据返回格式为 pandas DataFrame 类型,这对于使用 pandas/NumPy/Matplotlib 进行数据分析和可视化非常友好。

1. 数据范围与时间

baostock 的数据覆盖范围主要包括:

数据类型包含内容时间范围备注
股票数据日、周、月 K 线数据1990-12-19 至今
5、15、30、60 分钟 K 线数据1999-07-26 至今
指数数据综合指数,规模指数,一级行业指数,二级行业指数,策略指数,成长指数,价值指数,主题指数,基金指数,债券指数2006-01-01 至今指数没有分钟线数据
财务数据部分上市公司资产负债信息、上市公司现金流量信息、上市公司利润信息、上市公司杜邦指标信息2007 年至今季频
公司报告上市公司业绩预告信息2003 年至今季频
上市公司业绩快报信息2006 年至今季频

每日最新数据更新时间需要注意:

  1. 日 K 线数据:当前交易日 17:30 完成入库。
  2. 分钟 K 线数据:当前交易日 20:30 完成入库。
  3. 其它财务报告数据:第二自然日 1:30 完成前交易日数据入库。

2. 安装与环境配置

安装 baostock 非常简单,只需在命令行中执行:

pip install baostock -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

注意:程序运行时,文件名、文件夹名不能是 baostock。

3. 核心 API 使用详解

3.1 登录与登出

在开始任何数据查询前,都需要先登录系统。建立与服务器的连接无需注册即可登录。需要注意的是,登录后超过一段时间没有操作再调用 API 请求时会超时,需要重新登录才能继续下载数据。

import baostock as bs
# 登录系统
lg = bs.login()
# 显示登录返回信息
print('login respond error_code:' + lg.error_code)
print('login respond error_msg:' + lg.error_msg)
# 你的数据查询代码将在这里
# 登出系统
bs.logout()

3.2 获取历史 A 股 K 线数据

query_history_k_data_plus() 是获取历史 A 股 K 线数据的重要接口。

方法说明:通过 API 接口获取 A 股历史交易数据,可以通过参数设置获取日 k 线、周 k 线、月 k 线,以及 5 分钟、15 分钟、30 分钟和 60 分钟 k 线数据,适合搭配均线数据进行选股和分析。

返回类型:pandas 的 DataFrame 类型。

能获取 1990-12-19 至当前时间的数据;可查询不复权、前复权、后复权数据。

主要参数:

参数名描述是否必须默认值
code股票代码,sh 或 sz.+6 位数字代码,或者指数代码,如:sh.601398。sh:上海;sz:深圳。是无
fields指示简称,支持多指标输入,以半角逗号分隔,填写内容作为返回类型的列。是无
start_date开始日期(包含),格式'YYYY-MM-DD'否2015-01-01
end_date结束日期(包含),格式'YYYY-MM-DD'否最近一个交易日
frequency数据类型,默认为 d,日 k 线;d=日 k 线、w=周、m=月、5=5 分钟、15=15 分钟、30=30 分钟、60=60 分钟 k 线数据,不区分大小写;指数没有分钟线数据;周线每周最后一个交易日才可以获取,月线每月最后一个交易日才可以获取。否d
adjustflag复权类型,默认不复权:3;1:后复权;2:前复权。已支持分钟线、日线、周线、月线前后复权。否

3.3 获取指定日期所有股票列表

query_all_stock() 函数可以获取指定交易日期所有股票列表。可以通过参数 day 获取某一天的数据,参数为空表示默认获取当天的数据。返回类型为 baostock 自定义的数据类型,通过 get_data() 函数可以获取 Pandas DataFrame 类型的数据。

date = "2025-08-01" # 假设的日期,请替换为实际日期
stock_df = bs.query_all_stock(date).get_data()

4. 实战示例:获取分钟级 K 线数据

以下是一个获取股票分钟级 K 线数据的完整示例。

4.1 获取 5 分钟 K 线数据

import baostock as bs
import pandas as pd

# 登陆系统
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)

# 获取沪深 A 股历史 K 线数据
# 详细指标参数,参见'历史行情指标参数'章节;'分钟线'参数与'日线'参数不同。'分钟线'不包含指数。
# 分钟线指标:date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000", 
    "date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag", 
    start_date='2025-07-01', 
    end_date='2025-07-31',    
    frequency="5",            
    adjustflag="3")           

print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_history_k_data_plus respond error_msg:'+rs.error_msg)

# 打印结果集
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next(): 
    # 获取一条记录,将记录合并在一起
    data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)

# 结果集输出到 csv 文件   
result.to_csv("history_A_stock_k_data.csv", index=False)
print(result.head(10))  # 打印前 10 行数据查看

# 登出系统
bs.logout()

重要提示:指数没有分钟线数据。尝试获取指数的分钟线数据可能会出错或返回空结果。

4.2 复权类型的区别与选择

adjustflag 参数决定了数据的复权方式,这对分析至关重要:

  • 后复权:复权后价格反映的是真实收益率,便于计算历史收益。
  • 前复权:复权后价格贴近当前价格,便于技术分析。
  • 不复权:原始价格数据,包含跳空缺口。

BaoStock 使用'涨跌幅复权法'进行复权。这种方法可以计算出资金收益率,确保初始投入的资金运用率为 100%,既不会因为分红而导致投资减少,也不会因为配股导致投资增加。需要注意的是,不同系统(如同花顺、通达信等)采用的复权方式可能不一致,会导致数据差异。

4.3 停牌数据处理

股票停牌时,对于日线,开、高、低、收价都相同,且都为前一交易日的收盘价,成交量、成交额为 0,换手率为空。

在回测过程中,通常不希望停盘数据对回测造成干扰,可以将停盘数据删除:

if result.shape[0]: 
    result = result[(result['volume'] != '0') & (result['volume'] != '')]

5. 常见问题与技巧(FAQ)

  1. 返回数据格式转换:从 BaoStock 下载的数据元素类型可能均为 object(字符串)。在进行数值计算前,可能需要转换类型,例如换手率:
result["turn"] = [0 if x == "" else float(x) for x in result["turn"]]
  1. 查询所有股票代码:可以使用 query_all_stock() 函数获取指定日期的所有股票列表,并转换为 List:
stock_list = stock_df['code'].tolist()
  1. 数据准确性交叉验证:对于关键决策,建议使用其他数据源(如券商 API、Wind 等)进行交叉验证,特别是在复权数据方面,因为不同平台的复权算法可能有差异。

  2. 超时与重新登录:登录后如果长时间没有操作,连接可能会超时。如果后续请求失败,可以尝试重新调用 bs.login()。

baostock 作为一个免费且数据源稳定的平台,是个人量化爱好者入门和进行中低频策略研究的绝佳工具。

请注意,baostock 目前的数据主要集中在 A 股,缺少港股、期货、外汇和基金等金融数据。对于更高频率(Tick 级)的交易或更广泛的品种,你可能需要考虑其他数据源。

目录

  1. 1. 数据范围与时间
  2. 2. 安装与环境配置
  3. 3. 核心 API 使用详解
  4. 3.1 登录与登出
  5. 登录系统
  6. 显示登录返回信息
  7. 你的数据查询代码将在这里
  8. 登出系统
  9. 3.2 获取历史 A 股 K 线数据
  10. 3.3 获取指定日期所有股票列表
  11. 4. 实战示例:获取分钟级 K 线数据
  12. 4.1 获取 5 分钟 K 线数据
  13. 登陆系统
  14. 显示登陆返回信息
  15. 获取沪深 A 股历史 K 线数据
  16. 详细指标参数,参见“历史行情指标参数”章节;“分钟线”参数与“日线”参数不同。“分钟线”不包含指数。
  17. 分钟线指标:date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag
  18. 打印结果集
  19. 结果集输出到 csv 文件
  20. 登出系统
  21. 4.2 复权类型的区别与选择
  22. 4.3 停牌数据处理
  23. 5. 常见问题与技巧(FAQ)

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